국내 기업이 Agentic AI 도입에 실패하는 이유

국내 기업이 Agentic AI 도입에 실패하는 이유는 해외 기업 사례와 좀 다르다. 너무 일찍 Agentic AI를 도입해서 인원이 부족이나 운영의 문제점 등 그런 것 보다는 결론적으로 말하자면 한국만의 독특한 기업의 구조(?) 때문이다. 그렇다면, 좀 더 구체적으로 국내 기업 컨설팅 하면서 느낀 점을 정리해 보도록 하겠다.

1. 국내 기업의 현실

• Agentic AI는 고정된 시스템이 아닌 지속적인 학습과 적응이 필요한 ‘살아 있는 에이전트’임을 인식해야 함.
• 그러나, 국내 기업 같은 경우, 여전히 전통적인 SI 방식으로 접근함.
  • 컨설팅 → ROI 분석 → SI 발주 → 개발 → 운영 이관 → 요구 사항 변경 반복

2. 하청 구조(SI) 방식의 한계

• 요구 사항 변화에 대한 민첩성 부족: Agentic AI는 지속적인 개선이 필수지만, 외주 방식은 변경에 느리고 비효율적
• 개발과 운영 주체의 분리: 현업의 전문성이 개발에 반영되지 못하고, 내재화가 어려움
• AI 리터러시 향상 저해: 현업이 수동적 참여자로 머물면서 AI를 ‘블랙박스’로 인식함

3. 지속 가능한 Agentic AI 전략

• AI 문화 조성과 리터러시 향상: 교육 및 변화관리 주도, 기술 교육 지원, 현업 - 참여와 확산
• 업무 문제 발굴 및 AI 도입 기회 식별: 현업: 문제 정의, 아이디어 워크숍, 기술 검토 및 자문
• PoC 및 MVP 개발: No/Low-code 도구 활용 직접 개발, 개발 환경 및 기술 지원
• 반복적 개선 및 확장: 피드백 기반 고도화, 인프라 및 파이프라인 지원
• 현업 중심의 자율 운영: 운영 및 경미한 문제 해결, 고급 기술 지원
• DT 주도의 인프라 및 거버넌스: 보안, 정책, 표준화, 피드백 및 정책 준수

4. 실행 방안

• 기존 RPA 도구 + LLM 호출 기능 = 즉시 활용 가능한 Agentic AI
• 기존 사내 챗봇 + GPTs + Canvas = 누구나 만드는 개인 업무 자동화 에이전트
• 자주 쓰는 레거시 시스템 → MCP 도구화 = 점진적 Agent화 실현

5. 결론

• 생성형 AI의 창의성과 유연성은 정형화된 SI 프로세스와 본질적으로 맞지 않아 in-house 개발 및 운영으로 변경.
• Agentic AI의 성공은 ‘기술’이 아닌, 현업의 참여와 지속 가능한 개발·운영 문화에 달려 있음
• 이제는 SI가 아니라, Self-Initiated AI가 필요한 시대